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기준이 불명확한 분류 문제에 적합한 레이블링 방법: 쌍별 비교기반의 순위 레이블링 A Labeling Method for Classification Problems with Unclear Criteria: Ranking Based on Pairwise Comparisons
논문 기본 정보
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 480 - 482 (3page)
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기준이 불명확한 분류 문제에 적합한 레이블링 방법: 쌍별 비교기반의 순위 레이블링
초록·키워드
병변의 진행상황과 같이 분류 대상의 상태가 연속적인 문제에 대한 분류 모델을 학습할 때 일반적으로 이산형 레이블 데이터가 활용된다. 이 때 레이블링의 가이드라인이 주어져 있더라도 개인의 주관, 관찰 환경 등과 같은 요인으로 인해 레이블러 간 불일치가 발생할 수 있고 이는 분류 모델을 학습하는데 있어 바람직하지 않다. 본 연구에서는 피부의 ... 전체 초록 보기
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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